DIDA: 基于领域适应的去噪模仿学习
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过领域适应的去噪模仿学习，我们设计了两个鉴别器来区分数据的噪声水平和专业水平，从而使特征编码器能够学习与任务相关但领域无关的表示，实验证明我们的方法可以成功处理来自不同类型噪声的演示的有挑战性的模仿任务，优于大多数基线方法。
本文研究了从不平衡的源领域到部分目标领域的法律领域适应性问题，并提出了分级加权适应解决限制。实验结果表明，新的部分不平衡领域适应技术（AIDA）优于现有算法。
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